slides - DECOM-UFOP

Medida do Tempo de
Execução de um Programa
David Menotti
Estruturas de Dados I
DECOM – UFOP
Classes de Comportamento
Assintótico
•
Se f é uma função de complexidade para um algoritmo F,
então O(f) é considerada a complexidade assintótica ou o
comportamento assintótico do algoritmo F.
•
A relação de dominação assintótica permite comparar funções
de complexidade.
•
Entretanto, se as funções f e g dominam assintoticamente uma
a outra, então os algoritmos associados são equivalentes.
•
Nestes casos, o comportamento assintótico não serve para
comparar os algoritmos.
© David Menotti
Estruturas de Dados I
Classes de Comportamento
Assintótico
Por exemplo, considere dois algoritmos F e G aplicados à
mesma classe de problemas, sendo que F leva três vezes o
tempo de G ao serem executados, isto é, f(n) = 3g(n), sendo que
O(f(n)) = O(g(n)).

Logo, o comportamento assintótico não serve para comparar
os algoritmos F e G, porque eles diferem apenas por uma
constante.

Podemos avaliar programas comparando as funções de
complexidade, negligenciando as constantes de
proporcionalidade.

© David Menotti
Estruturas de Dados I
Comparação de Programas
Um programa com tempo de execução O(n) é melhor que outro
com tempo O(n2).

Porém, as constantes de proporcionalidade podem alterar esta
consideração.

Exemplo: um programa leva 100n unidades de tempo para ser
executado e outro leva 2n2. Qual dos dois programas é melhor?


Depende do tamanho do problema.
Para n < 50, o programa com tempo 2n2 é melhor do que o
que possui tempo 100n.

Para problemas com entrada de dados pequena é preferível
usar o programa cujo tempo de execução é O(n2).

Entretanto, quando n cresce, o programa com tempo de
execução O(n2) leva muito mais tempo que o programa O(n).

© David Menotti
Estruturas de Dados I
Principais Classes de Problemas

f(n) = O(1)



Algoritmos de complexidade O(1) são ditos de
complexidade constante.
Uso do algoritmo independe de n.
As instruções do algoritmo são executadas um
número fixo de vezes.
© David Menotti
Estruturas de Dados I
Principais Classes de Problemas

f(n) = O(log n)

Um algoritmo de complexidade O(log n) é dito ter
complexidade logarítmica.

Típico em algoritmos que transformam um problema em
outros menores.

Pode-se considerar o tempo de execução como menor que
uma constante grande.

Quando n é mil, log2n 10, quando n é 1 milhão, log2n 20.

Para dobrar o valor de log n temos de considerar o
quadrado de n.

A base do logaritmo muda pouco estes valores: quando n
é 1 milhão, o log2n é 20 e o log10n é 6.
© David Menotti
Estruturas de Dados I
Principais Classes de Problemas

f(n) = O(n)




Um algoritmo de complexidade O(n) é dito ter
complexidade linear
Em geral, um pequeno trabalho é realizado sobre
cada elemento de entrada
É a melhor situação possível para um algoritmo
que tem de processar/produzir n elementos de
entrada/saída.
Cada vez que n dobra de tamanho, o tempo de
execução dobra.
© David Menotti
Estruturas de Dados I
Principais Classes de Problemas

f(n) = O(n log n)



Típico em algoritmos que quebram um problema
em outros menores, resolvem cada um deles
independentemente e ajuntando as soluções
depois.
Quando n é 1 milhão, nlog2n é cerca de 20
milhões.
Quando n é 2 milhões, nlog2n é cerca de 42
milhões, pouco mais do que o dobro.
© David Menotti
Estruturas de Dados I
Principais Classes de Problemas

f(n) = O(n2)





Um algoritmo de complexidade O(n2) é dito ter
complexidade quadrática.
Ocorrem quando os itens de dados são
processados aos pares, muitas vezes em um anel
dentro de outro.
Quando n é mil, o número de operações é da
ordem de 1 milhão.
Sempre que n dobra, o tempo de execução é
multiplicado por 4.
Úteis para resolver problemas de tamanhos
relativamente pequenos.
© David Menotti
Estruturas de Dados I
Principais Classes de Problemas

f(n) = O(n3)




Um algoritmo de complexidade O(n3) é dito ter
complexidade cúbica.
Úteis apenas para resolver pequenos problemas.
Quando n é 100, o número de operações é da
ordem de 1 milhão.
Sempre que n dobra, o tempo de execução fica
multiplicado por 8.
© David Menotti
Estruturas de Dados I
Principais Classes de Problemas

f(n) = O(2n)




Um algoritmo de complexidade O(2n) é dito ter
complexidade exponencial.
Geralmente não são úteis sob o ponto de vista
prático.
Ocorrem na solução de problemas quando se usa
força bruta para resolvê-los.
Quando n é 20, o tempo de execução é cerca de
1 milhão. Quando n dobra, o tempo fica elevado
ao quadrado.
© David Menotti
Estruturas de Dados I
Principais Classes de Problemas

f(n) = O(n!)




Um algoritmo de complexidade O(n!) é dito ter
complexidade exponencial, apesar de O(n!) ter
comportamento muito pior do que O(2n).
Geralmente ocorrem quando se usa força bruta
para na solução do problema.
n = 20 → 20! = 2432902008176640000, um
número com 19 dígitos.
n = 40 → um número com 48 dígitos.
© David Menotti
Estruturas de Dados I
Comparação de Funções de
Complexidade
© David Menotti
Estruturas de Dados I
Comparação de Funções de
Complexidade
(tamanho)

* t = tamanho do problema
© David Menotti
Estruturas de Dados I
Algoritmo Polinomial




Algoritmo exponencial no tempo de execução
tem função de complexidade O(cn); c > 1.
Algoritmo polinomial no tempo de execução tem
função de complexidade O(p(n)), onde p(n) é um
polinômio.
A distinção entre estes dois tipos de algoritmos
torna-se significativa quando o tamanho do
problema a ser resolvido cresce.
Por isso, os algoritmos polinomiais são muito mais
úteis na prática do que os exponenciais.
© David Menotti
Estruturas de Dados I
Algoritmos Exponenciais x
Polinomiais



Algoritmos exponenciais são geralmente
simples variações de pesquisa exaustiva.
Algoritmos polinomiais são geralmente
obtidos mediante entendimento mais
profundo da estrutura do problema.
Um problema é considerado:


intratável: se não existe um algoritmo polinomial
para resolvê-lo.
bem resolvido: quando existe um algoritmo
polinomial para resolvê-lo.
© David Menotti
Estruturas de Dados I
Algoritmos Exponenciais x
Polinomiais - Exceções





A distinção entre algoritmos polinomiais eficientes e algoritmos
exponenciais ineficientes possui várias exceções.
Exemplo: um algoritmo com função de complexidade f(n) = 2n é
mais rápido que um algoritmo g(n) = n5 para valores de n
menores ou iguais a 20.
Também existem algoritmos exponenciais que são muito úteis
na prática.
Exemplo: o algoritmo Simplex para programação linear possui
complexidade de tempo exponencial para o pior caso mas
executa muito rápido na prática.
Tais exemplos não ocorrem com freqüência na prática, e muitos
algoritmos exponenciais conhecidos não são muito úteis.
© David Menotti
Estruturas de Dados I
Exemplo de Algoritmo Exponencial




Um caixeiro viajante deseja visitar n cidades de tal forma que
sua viagem inicie e termine em uma mesma cidade, e cada
cidade deve ser visitada uma única vez
Supondo que sempre há uma estrada entre duas cidades
quaisquer, o problema é encontrar a menor rota para a viagem.
A figura ilustra o exemplo para quatro cidades c1, c2, c3, c4, em
que os números nos arcos indicam a distância entre duas
cidades.
O percurso < c1, c3, c4, c2, c1> é uma solução para o
problema, cujo percurso total tem distância 24.
© David Menotti
Estruturas de Dados I
Exemplo de Algoritmo Exponencial






Um algoritmo simples seria verificar todas as rotas e escolher a
menor delas.
Há (n - 1)! rotas possíveis e a distância total percorrida em cada
rota envolve n adições, logo o número total de adições é n!.
No exemplo anterior teríamos 24 adições.
Suponha agora 50 cidades: o número de adições seria
50! ≈ 1064.
Em um computador que executa 109 adições por segundo, o
tempo total para resolver o problema com 50 cidades seria maior
do que 1045 séculos só para executar as adições.
O problema do caixeiro viajante aparece com freqüência em
problemas relacionados com transporte, mas também aplicações
importantes relacionadas com otimização de caminho percorrido.
© David Menotti
Estruturas de Dados I
Técnicas de Análise de Algoritmos



Determinar o tempo de execução de um programa
pode ser um problema matemático complexo;
Determinar a ordem do tempo de execução, sem
preocupação com o valor da constante envolvida,
pode ser uma tarefa mais simples.
A análise utiliza técnicas de matemática discreta,
envolvendo contagem ou enumeração dos
elementos de um conjunto:






manipulação de somas
produtos,
permutações,
fatoriais,
coeficientes binomiais,
solução de equações de recorrência
© David Menotti
Estruturas de Dados I
Análise do Tempo de Execução





Comando de atribuição, de leitura ou de escrita: O(1).
Seqüência de comandos: determinado pelo maior tempo de
execução de qualquer comando da seqüência.
Comando de decisão: tempo dos comandos dentro do comando
condicional, mais tempo para avaliar a condição, que é O(1).
Anel: soma do tempo de execução do corpo do anel mais o
tempo de avaliar a condição para terminação (geralmente O(1)),
multiplicado pelo número de iterações.
Procedimentos não recursivos: cada um deve ser computado
separadamente um a um, iniciando com os que não chamam
outros procedimentos. Avalia-se então os que chamam os já
avaliados (utilizando os tempos desses). O processo é repetido
até chegar no programa principal.
© David Menotti
Estruturas de Dados I
Exemplo 1
void exemplo1 (int n)
{
int i, a;
a=0;
for (i=0; i<n; i++)
a+=i;
}
© David Menotti
Estruturas de Dados I
Exemplo 2
void exemplo2 (int n)
{
int i,j,a;
a=0;
for (i=0; i<n; i++)
for (j=n; j>i; j--)
a+=i+j;
exemplo1(n);
}
© David Menotti
Estruturas de Dados I
Procedimento Não Recursivo
Algoritmo para ordenar os n elementos de um conjunto A em ordem ascendente.
void Ordena(Vetor A, , int n)
{ /*ordena o vetor A em ordem ascendente*/
int i, j, min,aux;
(1)
for (i = 0; i < n-1; i++)
(2)
{ min = i;
(3)
for (j = i + 1; j < n; j++)
(4)
if ( A[ j ] < A[ min ] ) min = j;
(5)
/*troca A[min] e A[i]*/
aux = A[ min ];
(6)
A[ min ] = A[ i ];
(7)
A[ i ] = aux;
(8)
© David Menotti
O que faz a função?
Como?
Qual a sua
complexidade?
}
}
Estruturas de Dados I
Algoritmo de Ordenação



Seleciona o menor elemento do conjunto.
Troca este com o primeiro elemento A[1].
Repita as duas operações acima com os
n - 1 elementos restantes, depois com os
n - 2, até que reste apenas um.
© David Menotti
Estruturas de Dados I
Análise do Procedimento
Não Recursivo
Anel Interno
 Contém um comando de decisão, com um comando apenas de
atribuição. Ambos levam tempo constante para serem
executados.
 Quanto ao corpo do comando de decisão, devemos considerar
o pior caso, assumindo que será sempre executado.
 O tempo para incrementar o índice do anel e avaliar sua
condição de terminação é O(1).
 O tempo combinado para executar uma vez o anel é
O(max(1, 1, 1)) = O(1), conforme regra da soma para a
notação O
 Como o número de iterações é n – i –1, o tempo gasto no anel
é O((n – i –1) x 1) = O(n – i –1), conforme regra do produto
para a notação O.
© David Menotti
Estruturas de Dados I
Análise do Procedimento
Não Recursivo
Anel Externo
 Contém, além do anel interno, quatro comandos de
atribuição.
O(max(1, (n – i – 1), 1, 1, 1)) = O(n – i – 1).
 A linha (1) é executada n - 1 vezes, e o tempo total para
executar o programa está limitado ao produto de uma
constante pelo somatório de (n – i – 1):
n(n  1) n 2 n
n2
i 0 (n  i  1)  n  1  n  2  ...  1  2  2  2  O(n 2 )
 Se considerarmos o número de comparações como a
medida de custo relevante, o programa faz (n2)/2 - n/2
comparações para ordenar n elementos.
 Se considerarmos o número de trocas, o programa realiza
exatamente n - 1 trocas.
Estruturas de Dados I
© David Menotti
Exercício 1
// Considere A, B e C vetores globais
void p1 (int n)
{
int i, j, k;
for (i=0; i<n; i++)
for (j=0; j<n; j++)
{
C[i][j]=0;
for (k=n-1; k>=0; k--)
C[i][j]=C[i][j]+A[i][k]*B[k][j];
}
}
© David Menotti
Estruturas de Dados I
Exercício 2
void p2 (int n)
{
int i, j, x, y;
x = y = 0;
for (i=1; i<=n; i++)
{
for (j=i; j<=n; j++)
x = x + 1;
for (j=1; j<i; j++)
y = y + 1;
}
}
© David Menotti
Estruturas de Dados I
Exercício 3
void p3 (int n)
{
int i, j, x, y;
x = y = 0;
for (i=1; i<=n; i++)
{
for (j=i; j<=n; j++)
x = x + 1;
}
}
© David Menotti
Estruturas de Dados I
Exercício 4
void Exercicio4(int* x, int n){
int i, j, a;
for (i=0; i<n; i++){
if (x[i] > 10)
for (j=0; j<n; j++)
x[j] = x[j] + 2;
else
x[i] = 1;
j = n-1;
while (j >= 0) {
x[j] = x[j] - 2;
j = j - 1;
}
}
}
© David Menotti
Estruturas de Dados I
Exercício 5
void Exercicio5(int* x, int n){
int i, j, a;
for (i=0; i<n; i++){
if (x[i] > 10)
for (j=i+1; j<n; j++)
x[j] = x[j] + 2;
else
x[i] = 1;
j = n-1;
while (j >= 0) {
x[j] = x[j] - 2;
j = j - 1;
}
}
}
© David Menotti
Estruturas de Dados I